Auto Quant V2 教程 | 让 Codex/Kimi/DeepSeek 做量化
Auto Quant V2 发布,旨在将通用 Coding Agent 转换为全自动推进量化研究的 Quant Agent。它不绑定特定模型,通过 Harness 架构为 AI 提供长期工作的量化研究环境,支持自我进化,解决了 AI 编写代码但难以持续追踪量化研究的问题。
Auto Quant V2 发布,旨在将通用 Coding Agent 转换为全自动推进量化研究的 Quant Agent。它不绑定特定模型,通过 Harness 架构为 AI 提供长期工作的量化研究环境,支持自我进化,解决了 AI 编写代码但难以持续追踪量化研究的问题。
本文介绍了5个开源AI投资研究项目:Serenity Skill(产业链瓶颈研究)、TradingAgents(多Agent模拟投研团队)、UZI-Skill(22维个股深度分析)、Buffett Skills(巴菲特价值投资体系)和QuantDinger(AI策略生成与回测)。作者详细说明了每个项目的功能、安装方法和使用场景,并提出了一个完整的AI投研流水线:从产业研究、个股筛选、多空辩论到策略验证。文章强调AI研报不应作为买卖信号,最终决策应保留给人,并建议用户分阶段安装使用这些工具。
OpenMontage 是一款开源的 Agentic 视频制作系统,集成了 100+ 工具和 10+ 流水线。它将研究、脚本、配音、合成等环节交由 Agent 执行,并提供全程可审计的生产看板 Backlot,适合追求成本可控与流程透明的专业视频创作。
Auto-Quant 是一个允许 Agent 自动构建和迭代量化交易策略的最小原型,灵感源自 Karpathy 的 Auto-Research。文章介绍了该项目的背景、测试效果及详细的运行教程,包括环境配置、使用 Claude Code 启动 Agent 的方法,以及如何监控实验进度。该项目证明了 LLM 在受约束的沙盒环境中具备进行高质量自主量化研究的能力。
作者 Leo 记录了作为独立开发者利用 AI 在 Polymarket 进行量化交易的真实经历。文章通过 15 个策略(H 系列)的实战复盘,详细展示了 85% 的策略失败率,并深入剖析了包括回测偏差、部署事故、数据造假、做市困境及策略停止在内的 5 个具体深坑,总结了量化交易本质是证伪假设而非单纯盈利的元认知。